复杂工业过程的关联波动网络建模与分析.pdf

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1、控制理论与应用自动化技术与应用2015年第34卷第8期ControlTheo~andApplications复杂工业过程的关联波动网络建模与分析★高建民，谢军太，高智勇，高旭(西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室，陕西西安710049)摘要：流工业过程监测变帚众多，过程天联性强，过程监洲时问序列能够反映变帚之间的关联波动规律。依据粗粒化方法将监测时『HJ序列的关联波动状态转化为亨符序列，序列按一一定长度滑动形成一定长度的字符串的连续关联波动模态。将模念作为点，侯念之问的转化为边，构建监测时问序列之间的火联波动复杂网络，讦运用复杂网络的相_天理论埘关联波动馍念的变化规律进行分析。将其

2、应片jlr煤化工人型缩机组T作过程中典型故障监测数据分析，结果表明：系统常运行干¨发生故障时测序列关联波动过程的模态分布均具有幂律性，摸态转换和演化主要发生在少数摸态之间，但模态变化规律差异明显。结论不仪用于复杂工业过程的故障预警，同时也为探索多变量之间的关联波动规律提供r·种思路。关键词：流程工业；犬联波动；复杂网络；建模与分析中图分类号：TP273．3文献标识码：人文章编号：10037241(2015)080007—06ModelingandAnalysisofCorrelationFluctuationNetworkforComplexIndustrialProcessGAoJia

3、n—min，XIEJun—tai，GAOZhi-yong，GAOXu(StateKeyLabforManufacturingSystemsEngineering，Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710049China)Abstract：Processindustryincludesavarietyofmonitoringvariables，therearestrongrelevancebetweenvariablesmonitoringtime，seriescanreflecttherelationshipofcorrelationfluctuationbetw

4、eenthevariables．Usingcoarsegrainingprocess，monitoringtimeseriesischangedintoasequenceofcharacters，thesequenceslidingbyacertainlengthistransformedintoacontinuouslinkagefluctuationmodes．Thecomplexnetworkoflinkagefluctuationiscomposedofallmodesandlinkedgesbetweenthem．Thevariationlawanalysisformodesi

5、sanalyzedbycomplexnetworkstheory．Thismethodisappliedtoanalyzetypicalfaultofmonitoringdatafromlarge—scalecoalchemicalcompressorunits．Itindicatesthatthemodesfromthenormaloperationandfaultconditionofthesystemhavepower—lawdistribution，transmissionisfinishedmainlybyfewmodes，butthelawshaveobviousdiffer

6、ence．Theresultsnotonlycanbeusedforcomplexindustrialprocessfaultwarningbutalsoprovidesanideaforresearchinggenerallawindifferentmonitoringvariables．Keywords：processindustry；correlationfluctuation；complexnetwork；modelingandanalysis1引言度人员往往依据调度经验对系统的上下游调度，常常为现代流程工业系统是一类具有多个机电设备构成的了安全期间，容易产生过调度或调度不及时等

7、情况，造分布式复杂机电系统[1-3]系统内部关联耦合度高，设成生产的中断或生产负荷下降，由此引起的经济损失巨备故障和工艺调整容易引起系统性的波动．及时准确的大．通过对DCS监测时间序列间的关联波动分析，及发现工业过程中的运行故障和合理评估故障过程的恢复时获取过程监测变量间的关联波动信息，实现系统上下程度，对流程系统上下游的合理调控显得尤为重要。调游的快速精准调度，进而实现系统的精细化管控，将有助于提升生产流程工业过程的安全运行水平。